In this paper, we propose to design and implement the database management system for analyzing vehicle accidents through utilizing integration of the public big data. And the paper aims to provide valuable information for recognizing seriousness of the vehicle accidents and various circumstances at the accident time, and to utilize the produced information for the insurance company policies as well as government policies. For analysis of the vehicle accidents the system utilizes the integrated big data of National Indicator System, the Meteorological Office, National Statistical Office, Korea Insurance Development Institute, Road Traffic Authority, Ministry of Land, Infrastructure and Transport as well as the National Police Agency, which differentiates this system from the previous systems. The system consists of data at the accident time including weather conditions, vehicle models, age, sex, insurance amount etc., by which the database system users are able to obtain the integral information about vehicle accidents. The result shows that the vehicle accidents occur more frequently in the clear weather conditions, in the vehicle to vehicle conditions and in crosswalk & crossway. Also, it shows that the accidents in the cloudy weather leads more seriously to injury and death than in the clear weather. As well, the vehicle accident information produced by the system can be utilized to effectively prevent drivers from dangerous accidents.
Vehicle Inspection System is to examine the condition of vehicle regularly at the national level to protect lives and properties of the people from traffic accidents due to vehicle's fault. However, the vehicle inspection method, criteria, period and effectiveness have become a controversial issue, because of examining safety management of vehicle by drivers regardless of regular vehicle inspection. Therefore, the aim of this study is to investigate vehicle inspection timeliness and risk level of inspection items through basic statistical survey and portfolio analysis. The results of the research through practical analysis are: (1) The inspection failure rates between 3 and 6 model year tend to increase. (2) The failure of inspection items for safety highly impacts on traffic accident rate in terms of accident risks. (3) According to the result of portfolio analysis, faulty items located 1st quadrant are riding device, driveline system, controlling device, steering actuator, and fuel system.
The EDR(Event Data Recorder) is a part of the ACU(Airbag Control Unit) functions mounted on a vehicle. EDR data have pre-crash data and post-crash data. Pre-crash data are recorded within 5 sec from time zero(AE) with 0.5 sec resolution, and reveal vehicle speed, engine rotation speed, throttle opening, brake pedal operation, acceleration pedal position and steering angle, etc. Using this EDR data, the investigation of a traffic accident can become more objective and scientific. Crash tests of three vehicles equipped with EDR function had been performed successfully. Evaluation of EDR data reliability had also been performed using Vbox and PC-Crash's sequence table function. Based on the results, we could confirm EDR data's reliability and availability for Traffic Accident Analysis by the series of this process.
According to the Korean Traffic Accident Analysis System (TAAS), more than 200,000 traffic accidents occur every year. Also, the statistics including auto insurance companies data show 1.3 million traffic accidents. In the case of TAAS, the types of traffic accidents are simply divided into four; frontal collision, side collision, rear collision, and rollover. However, more detailed information is needed to assess for advanced driver assist systems at intersections. For example, directional information is needed, such as whether the vehicle in the car accident way in a straight or a left turn, etc. This study intends to redefine the type of accident with the more clear driving direction and path by referring to the Negligence standards used in automobile insurance accidents. The standards largely divide five categories of car-to-car/motorcycle /pedestrian/cyclist, and highway, and the each category is classified into dozens of types by status of the traffic signal, conflict situations. In order to present more various accident types for auto insurance accidents, the standards are reclassified driving direction and path of vehicles from crash situations. In results, the car-to-car accidents are classified into 33 accident types, car-to-pedestrian accidents have 19 accident types, car-to-motorcycle accidents have 38 accident types, and car-to-cyclist accidents are derived into 26 types.
The seating postures of passengers in the automated driving vehicle are possible in atypical forms such as rear-facing and lying down. It is necessary to improve devices such as airbags and seat belts to protect occupants from injury in accidents of the automated driving vehicle, and collision safety evaluation tests must be newly developed. The purpose of this study is to define representative types of head-on collision accidents to develop collision standards for autonomous vehicles that take into account changes in driving behavior and occupants' postures. 150 frontal collision cases remained by filtering (accident videos, images, AIS 2+, passenger car, etc…) and random sampling from approximately 320,000 accidents claimed by a major insurance company over the past 5 years. The most frequent accident type is a head-on collision between a vehicle going straight and a vehicle turning left from the opposite side, accounting for 54.7% of all accidents, and most of these accidents occur in permissive left turns. The next most common frontal collision is the center-lane violation by drowsy driving and careless driving, accounting for 21.3% of the total. For the two types above, data such as vehicle speed, contact point/area, and PDOF at the moment of impact are obtained through accident reconstruction using PC-Crash. As a result, two types of autonomous vehicle crash safety test scenarios are proposed: (1) a frontal oblique collision test based on the accident types between a straight vehicle and a left-turning vehicle, and (2) a small overlap collision test based on the head-on accidents of center-lane violation.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.161-168
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2019
Traffic accidents in tunnel can lead to large traffic accidents due to narrow and dark road characteristics. Therefore, special care of the driver is required when is driving in a tunnel. However, accidents can happen at any time. In the event of an accident, a narrow road structure may lead to a second accident. Therefore, all facilities installed inside the tunnel should be allowed to minimize damage in the event of an accident. We confirmed the safety of the collision target through the action of the sedan, Sport Utility Vehicle (SUV) and truck when the vehicle crashed into a stairway installed on the tunnel emergency escape route, and when a concrete barrier or guard rail was installed in front of the stairway. The behavior of the vehicle has resulted in a total of three results: rollover or rollover, change of speed and angle of the vehicle after collision. The sedan and SUV were the most secure when colliding with the guardrail, but considering the truck as a whole, concrete barriers were judged to be the most suitable for minimizing damage from the first accident and reducing the risk of the second accident.
This study deals with the small-size roundabout accidents. The purpose of this study is to analyze the characteristics of small-size roundabout accidents from developing various types of accident models, and to discuss the improvement countermeasures by vehicle type. The geometric characteristics of 36 roundabouts are surveyed, and the traffic accident data from 2008 to 2014 are collected and classified as those of car, truck and motor cycle. In this study, dependent variable is the number of accident and independent variables are such 15 variables as geometry and traffic volume. The main results are as follows. First, the null hypotheses that the size of roundabout and type of vehicle are not related to traffic accident are rejected. Second, 8 count data models which are all statistically significant are developed. Third, the number of circulatory roadway lane and sidewalk are selected as common variables of roundabout size. Finally, the number of entry and circulatory roadway lane are selected as common variables of vehicle type.
세미 트레일러 차량의 잭나이핑 사고는 대형 사고를 유발할 가능성이 높은 사고 유형이다. 본 논문에서는 이러한 잭나이핑 사고의 예측 및 감지를 위한 차량 상태 추정에 GNSS 정밀 상대 위치 정보를 이용하였으며, 이를 위한 미지 정수 결정을 수행함에 있어 세미 트레일러의 동적 모델을 이용하여 성능 향상을 이룰 수 있는 방법을 연구하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 시뮬레이션을 구성하였으며, 이 결과 GNSS 코드 정보만을 이용하는 경우에 비해 월등히 향상된 미지 정수 결정 성공률을 제공하는 것을 확인할 수 있었다.
Modern traffic accidents are a complex occurrence. Various indicators are needed to analyze traffic accidents. Countries that have been investigating traffic accidents for a long time accumulate various data to analyze traffic accidents. The Korean In-Depth Accident Study (KIDAS) database collected damaged vehicles and severity of injury caused by Collision Deformation Classification code (CDC code), Abbreviated Injury Scale (AIS), and Injury Severity Score (ISS). As a result of the investigation, data relating to the injuries of the occupants can be easily obtained, but it was difficult to analyze human severity based on the information of the damaged vehicle. This study suggests a method to measure the speed change at the time of an accident, which is one of the most important indicators in the vehicle crash database, to help advance KIDAS research.
Research on the safety of autonomous vehicle is being conducted in various countries, including the European Union, and computer simulation techniques so called 'Virtual Tool Chain' are mainly used. As part of the crash safety study of autonomous vehicle, 25 car to car collision scenarios were provided as a result of a real accident-based accident reproduction analysis study conducted by a domestic research institution, and a vehicle crash analysis was performed using the FE car to car model of the Honda Accord. In order to analyze the results of the car to car simulation and to construct a database, major crash parameters were selected as impact speed, angle, location, and overlap, and a method of defining them in an indexed form was presented. In order to compare the crash severity of each scenario, a value obtained by integrating the resultant acceleration measured by the ACU of the vehicle was applied. The equivalent collision test mode was derived by comparing the crash severity of the regulation test mode, 30 deg rigid barrier mode, in the same way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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